风电预测及风电—水电协调运行的研究

【摘要】：随着风力发电规模的扩大,国内外对风力发电的研究愈加活跃。但风力发电具有波动性和不确定性,而水力发电可以较好的平抑这种波动性和不确定性,所以近年来研究风力发电-水力发电协调运行的成果已见报道。本文从风速预测研究开始,进而研究了风力发电-水力发电协调运行问题。 本文首先研究了时间序列法、BP(Back Propagation)神经网络方法、基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization)的BP神经网络方法三种不同的风速预测模型,在相同条件下,经实例仿真发现,在短期(未来一小时)风速预测模型中,时间序列预测模型的预测精度优于基于改进粒子群的BP神经网络预测模型,而基于改进粒子群的BP神经网络预测模型的预测精度又优于BP神经网络的预测模型；其次,本文基于时间序列风速预测模型,建立了风力发电-水力发电协调运行的模型。在模型中,由风电-水电共同满足日负荷的需求。首先假设风电场的电能输出全部接入电网,仍不足的部分由水电补充,考虑到风能不可储存,建立风电-水电系统协调运行模型时,目标函数只能取与水电相关的变量来研究,风电部分在约束条件中加以考虑。对于目标函数的求解,本文采用了改进粒子群和二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization)混合算法,用改进粒子群算法优化机组的负荷分配,用二进制粒子群算法优化机组的启停。通过算例分析,证明了该算法的有效性。 文章结尾对本文所做的工作做了总结,并对下一步工作做了展望。 【关键词】：风力发电 水力发电 协调运行 预测模型 粒子群算法
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM614;TM73
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-12
• 1.1 论文的研究背景及意义7-8
• 1.2 国内外在相关领域的研究成果综述8-10
• 1.3 本文研究的主要内容10-12
• 第2章 风速预测模型的研究12-38
• 2.1 风能及其特点12-13
• 2.2 持续法13
• 2.3 时间序列法13-25
• 2.3.1 时间序列分析的基本概念及其特点13-14
• 2.3.2 时间序列的基本模型14-15
• 2.3.3 Eviews软件简介15
• 2.3.4 预测模型的建立15-24
• 2.3.5 仿真实例分析24-25
• 2.4 BP神经网络25-30
• 2.4.1 BP神经网络结构25-26
• 2.4.2 BP学习算法26-29
• 2.4.3 仿真实例分析29-30
• 2.5 基于改进粒子群的BP神经网络30-36
• 2.5.1 改进粒子群算法30-33
• 2.5.2 改进粒子群算法和BP神经网络的结合33-35
• 2.5.3 仿真实例分析35-36
• 2.6 本章小结36-38
• 第3章 风电-水电协调运行的研究38-44
• 3.1 引言38-39
• 3.2 ARIMA时间序列模型下的风电功率39
• 3.3 离散-二进制PSO算法39-41
• 3.4 BPSO算法用于机组组合优化问题41
• 3.5 风电-水电协调优化运行模型41-43
• 3.5.1 数学模型41-42
• 3.5.2 目标函数等式与不等式约束的处理42-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第4章 模型求解与结果分析44-50
• 4.1 模型求解44-46
• 4.2 仿真实例分析46-49
• 4.3 本章小结49-50
• 第5章 结论与展望50-52
• 5.1 本文所做的工作50
• 5.2 后期工作的设想50-52
• 附录A 风速数据52-54
• 附录B 混合粒子群算法的部分主程序54-64
• 参考文献64-69
• 在读期间发表的学术论文及研究成果69-70
• 致谢70

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